頻度計数における unordered_map の調整（C++） - やた＠はてな日記
形態素の頻度をカウントするというシンプルなタスクで std::tr1::unordered_map の性能について実験してみました．std::string より const char * の方がメモリを節約できるというような軽い内容です． 実験概要 実験環境は以下のとおりです． 実験環境 CPU：Core 2 Duo U9600 1.60GHz コンパイラ：gcc version 4.4.3 (Ubuntu 4.4.3-4ubuntu5) 入力として使用したのは，ウェブコーパスから抽出した形態素を改行区切りで保存したファイルです． 入力 サイズ：815,793,701 bytes 形態素数：133,940,786 異なり数：516,612 形態素の入力については，std::ios::sync_with_stdio(false) を呼び出した後で std::getline() を使うようにし
k-means をさらに速くする - ny23の日記
昨日，今日と電車に乗っている時間が長かったので，暇つぶしに論文を読んでいた． Making k-means even faster (SDM 2010) この論文では，Elkan の三角不等式を用いた k-means の高速化手法 Using the triangle inequality to accelerate k-means (ICML 2003) のアイデアを元に，空間計算量を悪化せず k-means を高速化する手法を提案している．手法自体の新規性はそれほどない感じだけど，空間使用率を大幅に改善しつつ，かつ実際に幾つかのデータで Elkan の手法以上の高速化が得られたことに意義があるのかな． [追記; 2013/02/20] 別解出力をサポートした高速 k-means の C++ 実装を公開 - ny23の日記 で実装を公開しました．自分の専門分野だと，クラスタリングする対象
論理学を勉強する時に私は何が難しいと思ったのか - 発声練習
ResearchMap：川添愛研究ブログ：ゼロから論理を学ぶ 〜勝手に４つのステップを立ててみました〜 そこで、誠に勝手ではありますが、「こういう手順を踏めばよかったのではないか」と思う論理の習得のステップを、以下のように考えて見ました。 推論と、推論と似て非なるもの（例えば推測など）の違いを知る 正しい推論の具体例を実際にいくつか見て、正しい推論が正しいかどうかを自分で確かめる（あるいは、必ずしも正しくない推論の具体例を実際にいくつか見て、それらの推論が必ずしも正しくないことを自分で確かめる） 正しい推論のパターンがどのように定義されるのかを知る。 日本語と推論のパターンとがどのように対応しているか知る 上のエントリーは「論理」について勉強するときの話だけれども、便乗して自分が論理学を学ぶときに何が難しいと思ったのかを思いつくままに列挙してみる。 現実世界での応用が即座に思いつかず、記号
cpan恐怖症の僕がPerlの環境構築してからTetoをいれるまで - mizchi log
貴重なマシンパワーの一部をニコ動の作業用BGMに割いてるみなさんおはようございます もともとFlashというかAdobeが嫌いなので、しかしニコ厨としてはなんとかしてStremaing環境を構築したくて id:motemen さんのTetoをいれたかった うちのMBAにはFlashいれてない。自宅で鯖化した旧MBがニコ動再生機と化していた ニコニコ動画の音声だけを流し聴きするストリームサーバを書きました - NaN days - subtech] 音声が入れば最低でも作業用BGMきけるよ！ってこと頑張ってみた PerlといえばCPAN。名前を聞くだけで魅力的だとわかるモジュールが目白押し。WWW::Mechanize::AutoPagerとか超羨ましい しかしPerl、というかCPANには嫌な思い出があって 依存が複雑 依存が多すぎ 初心者なのでこれ入ってて当然だよね、がわからない そもそ
Acer Puts Its Tablet Cards on the Table
By Richard Adhikari •TechNewsWorld•ECT News Network November 24, 2010 11:56 AM PT Email Article Acer on Tuesday entered the tablet PC market, announcing that it will launch two Android tablets and a third running Windows 7 in early 2011. One Android tablet will have a 7-inch screen; the other will have a 10.1-inch screen. The Windows tablet will also have a 10.1-inch screen. The company has also u
多読二冊目は William Shakespeare 『Othello』 - aki note
SEG社長の古川昭夫さんの『英語多読法』を読んで、多読を始めました。 SEGの古川昭夫社長の『英語多読法』 - aki note 英語多読事始 『Who Is Barack Obama?』 - aki note 一冊目の米オバマ大統領の伝記は、負荷が軽い気がしたので、『英語多読法』の中で、SEGの多読講座受講生が必ず読むと書かれていたシェイクスピアの『Othello』を手にとりました。物語は何となく気がのらないのですが、『Othello』の一節は『英語多読法』の中で、「これ読めますか？」的な感じで取り上げらてもいて、物は試しということで読んでみました。 Othello CD Pack (Book & CD) (Penguin Readers (Graded Readers)) 作者: William Shakespeare出版社/メーカー: Pearson Japan発売日: 2008/0
特定のキーに強制的にコマンドを割り当てる方法 - http://rubikitch.com/に移転しました
Emacsにて、グローバルなキーマップ(global-map)を変更しても、すべてのバッファで有効にはなりません。 なぜなら、メジャーモードやマイナーモードでのマップがglobal-mapより優先するからです。 しかし、メジャーモードの特定のキー割り当てが気に入らず、自分用のコマンドを適用したいことがあります。 たとえば、僕の場合、C-tにother-window-or-spritというコマンドを割り当てています。そろそろEmacsのウィンドウについて一言いっとくか - http://rubikitch.com/に移転しました 参照。 C-tはdired-modeではimage-dired用のプレフィクスになっていてother-window-or-spritが使えません。 この場合は、キーマップ上書き専用マイナーモードを用意するのが手軽です。 こうすることでoverriding-minor
Android: Too Much of a Good Thing? | Linux Journal
Android is everywhere. Really. It runs phones, tablets, and recently, I even saw it running on an iPhone. Just a few years ago, that would have thrilled me to no end. Truthfully, it still does, but I'm more skeptical now. See, two years ago, Linux was everywhere on Netbooks. I thought it was a big break—Linux finally hit the mainstream. But, vendor customization and “dumbing down” made Linux look
Gmail's Web Clips, Now With More Ads
An unofficial blog that watches Google's attempts to move your operating system online since 2005. Not affiliated with Google. Send your tips to gostips@gmail.com. I've never been a fan of Gmail's Web Clips, but I didn't disable this feature because it helped me keep up with news from popular sites without subscribing to them in Google Reader. The most annoying thing about Web Clips is that it mix
perlで高速な類似検索エンジンを構築できるようにしてみた - download_takeshi’s diary
すみません。タイトルはやや釣り気味です。 類似検索エンジンというか、そのアイデア程度の話なんですが、以前から考えていた類似検索エンジン風のネタがあったので、ちょっとperlで書いてみたので、そいつを晒してみます。 Luigi https://github.com/miki/Luigi 類似検索なのでLuigi。ルイージとか読みたい人はそう読んじゃっても良いです。（冷） 考え方と仕組み 類似文書の検索、となりますと一般的には超高次元での空間インデックスとかが必要になります。 昔からR-TreeやSR-Treeなど、いろいろと提案されていますが、より高次元になると「次元の呪い」によりパフォーマンスが出なくなる、なんて言われていますね。 そこで最近ではLSHに代表されるような、より高度な「近似」型のインデキシング手法が人気を集めているようです。 で、今回考えたLuigiも実は近似型のインデッ
Large Scale Learning to Rankを読んだ - 射撃しつつ前転 改
本当は三が日中にまともなエントリを1本ぐらいは書く予定だったのだが、ちょっと無理だった。というわけで、実質的に新年一本目のエントリです。Large Scale Learning to Rank (D. Sculley, NIPS Workshop on Advances in Ranking, 2009) (pdf) を読んだので、1本目のエントリとしてこの論文を紹介したい。 では早速本題に入ろう。順位学習において、Pairwise Learningを単純に行うと、n^2の学習コストがかかる。これは計算時間としては厳しい部類に入る。そもそも順位学習ってなに、という人は、WWW2009のチュートリアル(pdf)とかを参照してください。 Bottouらは、SGDの一般化能力はデータセットのサイズに依らず、どれだけのstochastic stepを実行したかで決まると言う事を示した。そこで、Sc
やる気を出すための4つのヒント｜モチベーションダウン時の対処法 | 外資就活ドットコム － トップ就活生に向けた就活情報提供サイト
就活のやる気が出ないあなたへ 就活を始めた当初は「社会を変えてやるんだ！」のように非常に高かったモチベーションが、選考が進むにつれて徐々に低下してきたと感じる人もいらっしゃるのではないでしょうか。 不合格通知が溜まってくると、「内定もらえなかったらどうしよう」「あれ、なんでこの会社に入りたかったんだっけ…」「就活とかくたばれよもう…」とネガティブ思考から作業効率が落ち、エントリーシートを書くのも面接対策をするのもなんだか億劫に感じてしまうことがあるかと思います。 そんな時に自分のやる気を引き出すことは案外難しいものですが、今回は自分の意欲を効率よく高めるためのアプローチ方法をご紹介したいと思います。 まずはやる気が出ない原因を特定する モチベーションが落ちたなと感じるときには、まず原因を探すところから始めましょう。最初に原因を特定することが解決への近道です。我々のやる気が低下する要因は、大
Learning to rank - Wikipedia
Learning to rank[1] or machine-learned ranking (MLR) is the application of machine learning, typically supervised, semi-supervised or reinforcement learning, in the construction of ranking models for information retrieval systems.[2] Training data may, for example, consist of lists of items with some partial order specified between items in each list. This order is typically induced by giving a nu
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